Keyword based search engine optimization using bag of words algorithm

Analiz için metin verileri, bilimde temel bir faaliyettir. Bilimsel alanların çeşitliliği, tür ve sağlanan bilgiler açısından çok heterojen veriler üretir. Laboratuvarımızda, farklı geçmişlere sahip görüntülerden anlamsal öğeler çıkarmak için birçok proje yürütülmüştür. Belge sınıflandırması veya belge sınıflandırması, kütüphane bilimi, bilgi bilimi ve bilgisayar bilimlerinde bir sorundur. Bu görev, bir belgeye bir veya daha fazla sınıf veya kategori atamaktan oluşur. Bu, "manuel olarak" (veya "entelektüel olarak") veya algoritmalar aracılığıyla yapılabilir. Bu tezin ana katkıları, kullanıcıyla çok daha kişiselleştirilmiş yeni bir etkileşim yolu yaratmaktır. bugün topladığımız veriler, yakın zamana kadar göremediğimiz kadar büyük olan şeyleri görmemizi sağlıyor". veriler kategorize edilir, yani verilerin ana içeriğini belirten anahtar kelimeler bu verilerle ilişkilendirilirse. Bilimsel makaleler, örneğin, anahtar sözcüklerle ilişkilendirildiklerinde, o yılki konferans profilinin veya bir dergi sayısının analizine yardımcı olur. veritabanında. BOW özellikleri, bu ikisinin bir başka yinelemesi olarak geliştirildiğinden, renk tabanlı çıkarım söz konusu olduğunda RGB ve HSV'den çok daha iyidir. Ayrıca EHD, Wavelet ve diğer bölütleme yöntemlerinden daha iyi bir yöntem olduğunu kanıtlıyor. Bununla birlikte, bu iki özelliğin birleşiminden kaynaklanan bazı anormallikler vardır. Arka planda çok fazla renk olması, merkezdeki nesnenin ağırlığını ortadan kaldırır. Bu tür sorunlar her CBIR sisteminde mevcuttur, ancak daha fazla analizle kesinlikle iyileştirme üzerinde çalışabiliriz.